相关背景： 1.统计学 统计学贯穿数据分析全过程：采集、设计、处理、分析 2.心理学 准确探测用户心理 3.社会学 对人的社会性做出合理解释 4.人口学 更好地理解到人的差异，有助于选择市场细分度，提出合理的精细化营销建议 5.营销学 思路更开阔，为营销决策提供支持 6.财务管理 得失一笔帐，算得清 ...
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2016-11-30 02:58:33
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大数据分析的几个新角色：数据科学家、数据分析师、数据（算法）工程师 数学科学家：（发明算法） 运用统计分析、机器学习、分布式处理等技术，从大量数据中提取出对业务有意义的信息，以易懂的形式传达给决策者，并创造出新的数据应用服务的人才。 对享有的模型进行优化、改进，所以涉及到对具体算法的精通和理解，并不 ...
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2016-11-28 00:37:35
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作者简介赵鹏，世界知名IT企业性能分析师。在包括多核、分布式以及GPU通用计算方面具有丰富的研究和实践经验，善于帮助客户解决性能问题以及提供并行化方案。R语言爱好者，业余时间创建了ParallelR网...
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2016-11-17 20:50:04
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南京数据分析师培训哪家好？快去西线学院看一看，西线学院本着对学员认真负责的态度着力培养学员的数据分析能力。 一、着力于从以下五个方面对学员进行培养 1、数据分析实践操作能力:以问题为导向，用问题来穿针引线，融合这四个层面，还原数据分析的真实工作环境，高效打通数据决策的核心症结。 2、战略分析能力: ...
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2016-11-14 17:00:41
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为什么用Shiny Shiny让数据分析师写完分析与可视化代码后，稍微再花几十分钟，就可以把分析代码工程化，将分析成果快速转化为交互式网页分享给别人。所以，如果你是一名使用R的数据分析师，选择Shiny是非常明智的，因为它不需要你有新的技能，且开发起来实在太快。它跟通常我们了解的其他框架不一样：其他 ...
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2016-11-14 07:48:52
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3.1 需求分析（需求分析师） 功能分析： 1）添加联系人 2）修改联系人 3）删除联系人 4）查询所有联系人 功能流转 ...
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2016-11-14 07:39:10
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http://www.500d.me/article/5441.html **************************************** 来源：五百丁 作者：LZ2016-03-18 因为和同事有约定再加上LZ自己也喜欢做完一件事之后进行总结，因此有了这篇文章。这篇文章大部分内容都 ...
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2016-11-10 14:31:22
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1、数学及统计学相关的背景 对于大数据工程师的要求都是希望是统计学和数学背景的硕士或博士学历。缺乏理论背景的数据工作者，更容易进入一个技能上的危险区域(Danger Zone)—一堆数字，按照不同的数据模型和算法总能分析出一些结果来，但如果你不知道那代表什么，就并不是真正有意义的结果，并且那样的结果 ...
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2016-11-10 14:22:23
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一、 懂业务 从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。 二、 懂管理 一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导，如果不熟悉管 ...
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2016-11-10 13:52:36
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数据科学家们，他们想使用更复杂的数据类型实现更复杂的数据分析，了解如何设计？如何应用基础模型来评估内在倾向性或偏差。 业务分析师，他们更像是随性的用户，想要用数据来实现主动数据发现，或者实现现有信息和部分预测分析的可视化。企业经理，他们想要了解模型和结论。IT开发人员，他们为以上所有类用户提供支持。 ...
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2016-11-10 13:46:45
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